OPTIMASI E-COMMERCE MEMANFAATKAN WEB USAGE MINING MENGGUNAKAN METODE ASSOSIATIVE RULE MINING UNTUK MENGETAHUI POLA REKOMENDASI PRODUK

Putra, Reynaldi Oktino Libria and Wijaya, Indra Dharma and Hendrawan, Muhammad Afif (2020) OPTIMASI E-COMMERCE MEMANFAATKAN WEB USAGE MINING MENGGUNAKAN METODE ASSOSIATIVE RULE MINING UNTUK MENGETAHUI POLA REKOMENDASI PRODUK. Diploma thesis, Teknologi Informasi.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (787kB) | Request a copy
	Text Bab I.pdf Restricted to Registered users only Download (310kB) | Request a copy
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (248kB) | Request a copy
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (331kB) | Request a copy
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab VI.pdf Restricted to Registered users only Download (668kB) | Request a copy
	Text Bab VII.pdf Restricted to Registered users only Download (88kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (90kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (204kB) | Request a copy

Abstract

Semakin banyaknya informasi produk yang ada di internet menyebabkan pembeli sering mengalami kesulitan saat mencari produk di internet. Sistem rekomendasi menganalisis data mengenai produk atau interaksi pengguna dan produk untuk menemukan hubungan antara produk dan pengguna. Hasil yang diterima akan ditampilkan sebagai rekomendasi yang akan memudahkan pembeli dalam memilih produk. Salah satu alternatif untuk membuat sistem rekomendasi produk yaitu dengan memanfaatkan pola akses pengunjung website. Untuk memperoleh informasi perilaku pengunjung dilakukan analisis pada pola click di dalam clickstream pengunjung website. Untuk menganalisa data log file dari pengunjung diperlukan sebuah metode pengolahan data yaitu metode associative rule mining dengan menggunakan algoritma apriori. Algoritma apriori digunakan untuk menemukan kombinasi produk dengan produk lainnya berdasarkan pola click yang dilakukan oleh pengunjung, sehingga sistem akan secara otomatis memberikan rekomendasi produk kepada pengunjung website. Pengujian sistem menghasilkan semua rule yang telah diolah sistem memiliki keterikatan hubungan yang bisa dijadikan rekomendasi. Hal ini dapat dilihat dari pengujian lift ratio, yang mana semua kombinasi produk memiliki nilai lift ratio lebih dari 1. Selain itu untuk pengujian akurasi dilakukan terhadap 10 responden dengan menggunakan 15 kombinasi produk dengan nilai lift ratio tertinggi menghasilkan akurasi sebesar 82%. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem ini layak digunakan dan metode dapat digunakan pada studi kasus tersebut.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	E-Commerce, Data Mining, Associative Rule Mining, Algoritma Apriori, Web Usage Mining, Sistem Rekomendasi
Subjects:	A Computer Science > Computer Programming
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	Reynaldi Oktino
Date Deposited:	15 Dec 2020 14:25
Last Modified:	15 Dec 2020 14:25
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/404

Actions (login required)

View Item